江西省交通路网通行数据分析系统

项目背景

江西省交通监控指挥中心建设交通路网通行数据分析系统，旨在加强高速公路、普通公路和收费公路运营数据的汇聚、分析和应用，为交通部门和省级管理部门提供更及时、科学的路网运行与收费公路决策支持。

2024年12月19日，江西省交通运输厅组织专家及厅建管处、规划处、财务处、科教处、省交通监控指挥中心相关负责人组成项目验收委员会，对项目建设概况、建设成果和创新应用进行验收。

解决方案

明树交通路网通行数据分析汇集高速公路、普通公路、财务等十大数据源，打破了各系统间的“数据壁垒”。明树团队基于自身多年行业经验和专业技术，结合用户实际需求，搭建40+算法模型，服务30+应用场景，解决日常评估、预测数据杂乱、计算难等问题，大大提高了办公效率，精准、科学辅助决策。

服务应用场景

差异化效果监测

差异化效果自动评估——帮助用户实时动态评估调整差异化政策

通过明树全国差异化政策数据库及差异化方案咨询经验，结合对相关政策的深入解读，开发和搭建了差异化实施效果实时、自动评估功能。并设计全面、科学的评估体系，内嵌多种指标算法，用户可根据差异化方式、差异化路段、差异化时段等多个维度实时查看差异化政策实施在引流、增收、降本、增效、节能、环保等多方面的综合效益。

差异化政策实时调整——通过专业算法和咨询经验推荐有差异化潜力的路段

当用户想要了解某种差异化方式的适用性及典型案例时，可通过全国差异化收费政策数据库进行快速查找，并且根据对具体政策的描述情况，快速、精准地判断政策的适用性。

通过算法自动计算高速公路及平行国省道的车型分布、分担率分布等，并根据设定的指标自动向用户推荐具有引流潜力的差异化路段。

通行费收入管理

通行费预测——助力用户实时预测未来年通行费收入

系统内嵌多种类型的预测模型和数据清洗算法，针对用户选择的不同道路、不同时间段、不同车型的历史通行费收入数据，进行数据清洗，并根据不同类型的数据变化趋势自动选用最适合的预测模型算法，如疫情影响下的通行费预测、改扩建影响下的通行费预测等，以保证预测结果的科学性。

设置预测结果调整入口，用户可根据未来年已经确定的规划或特殊事件如道路施工、交通管控等，灵活、机动地对预测结果进行调整。

通行费收入分析——助力用户实时了解各收费公路的收入及时空分布情况

通过对通行费收入进行分路段、分时段、分车型、分支付方式等多维度分析，帮助用户迅速了解路段收入排名及空间分布特征，为收费公路改扩建、差异化收费政策制定等提供数据支撑。

收费公路经营分析

收费公路经营状况分析——帮助用户方便、快捷地了解收费公路经营财务情况

同时通过导入全国其他所有省份的收费公路的运营数据，作经营水平的横向比较，帮助相关部门更好的了解江西省收费公路整体发展水平。

收费公路还贷风险评估——帮助用户提前知悉具有还贷风险的收费公路

系统将通行费预测模型和多种财务模型结合，根据每条收费公路的历史收支、还贷情况、剩余收费年限、交通量等指标，预测和判断未来年的还贷风险，为相关部门的收费延期、调标等工作提供数据支撑和决策辅助。

路网数据分析

路网交通特征分析——助力用户快速查询全公路网交通出行指标时空变化趋势及分布情况

通过融合高速公路、普通公路等相关多源数据，对全公路网流量、速度、饱和度、出行分布等进行多维度计算、分析，并通过GIS地图、各类图表等进行可视化，支持多指标快捷查询，帮助用户更直观、更全面、更有效的了解路网实时运行状况，提高日常工作效率。

通过OD算法、速度模型、流量分配模型、延误算法、货车绕行算法等，对公路交通出行起讫点、沿线路段速度分布、收费站排队延误情况、流量来源、货车绕行行为等进行分析，助力用户从不同维度了解全局公路网的交通出行特征、单独路段的流量构成以及货车的行驶行为等特征，为未来路网规划提供数据支撑，辅助决策。

通过对高速公路沿线服务区停车量、加油量、营业额等数据的分析，结合路网分布、车辆出行OD，帮助用户了解服务区运营情况和质量，为服务区的运营管理、相关便民政策的制定提供数据基础。

通过货车轨迹数据，对江西省全路网（包括高速和普通公路）的货车出行轨迹进行分析，并通过内嵌的模型算法计算全省货车高峰小时出行分布、出行里程分布、出行轨迹分布等指标。

智能报表

报表自动生成——最大程度上简化报表生成流程，提高工作效率

根据用户的需求设计报表模板，报表数据可实时自动更新，报表可定期自动生成，并可导出WORD格式，支持用户手动再编辑功能。

实施结果

系统聚焦五大模块应用，实现了对差异化收费政策的实时监测与动态分析，增强了数据融合与数据分析的应用能力，丰富了通行费收入的多元化分析和自动化预测手段。该系统还强化了收费公路的监管力度，显著提升了数据利用率，有效缓解了投融资监管流程中的人工化、纸质化问题以及监管滞后的情况，为交通部门、省政府提供科学有效的决策支持。